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深度学习 • 平台背景 • 平台架构 • 平台效果 • 微博技术里程碑 • 微博业务生态 推荐篇 APPLICATION 推荐场景、在线机器学习和深度学习 11 1 推荐场景 • 信息流 热门流 视频流 关系流 • 推荐流 图片推荐流 正文推荐流 视频推荐流 1 推荐场景 • 推荐 • 在特定场景下，根据用户行为和特点，向用户推荐感兴趣的对象集 • 模型： • 趋势 多目标：点击FM+互动FM 排序损失：DeepFM+Pair-Wise Rank Loss 多目标 融合点击模型和 互动模型 单目标 LR、W&D、 FM和DeepFM 等模型排序 排序损失 针对信息流业务场景，从 点击损失升级到排序损 失，基础模型为 DeepFM，排序损失为 BPR 召 回 排 序 • 深度学习模型训练：WeiLearn 样本库 WeiLearn-深度学习模型训练 CTR样本

Agenda 02 MVP阶段 03 规模化阶段 04 精细化阶段 MVP阶段 业务从零到一 快速迭代、业务试错 核心链路MVP、主流程跑通 • 按照粗领域拆分系统边界 • 按照三大信息流（人、财、物）划分系统 • 如何支撑快速试错： • 项目制； PM、RD = QA； 区分履约服务与运营服务 骑手APP 管理端 DB 资金 运单 人员 外卖系统 从零到一 外卖 配送

3. 业务场景及挑战 到店推荐广告业务在流量侧主要覆盖美团 / 大众点评双侧的信息流广告、详情页广告等 多种业务场景（如下图 4 所示），供给侧包括了餐饮、丽人医美、休闲娱乐、结婚、亲 子等不同广告主品类，且每一个品类下包含商户、团单、泛商品等不同的推荐候选类型。 图 4 美团到店推荐广告的主要业务场景：信息流广告（左）、详情页广告（右） 106 > 2022年美团技术年货 业务中召回模型建模面临以下两大挑战： 多次曝光后，该品牌商户的点击率会呈明显的下降趋势。 由于实时反馈序列中曝光未点击的隐式负反馈信号占了较大的比例，作为一个整体序 列进行建模，对稀疏的正反馈信号存在较大的主导影响。阿里巴巴在淘宝首页信息流 推荐场景下也提出了一种基于对抗的方式，来挖掘曝光、点击行为序列之间的联系， 从而寻找当前曝光序列当中有哪些行为是真正的负反馈，而哪些行为与点击有更相近 的关系。微信团队提出了深度反馈网络 D 有价值的标注数据。 算法 < 281 2.1.5 视频主题标签应用——高价值内容筛选聚合 上图展示了点评推荐业务视觉主题标签的应用案例，最具代表性的即为高价值内容的 圈选：在点评 App 首页信息流的达人探店 Tab 中，运营同学通过标签筛选出有「美 食探店」标签的视频进行展示。可以让用户以沉浸式地体验方式更全面地了解到店内 的信息，同时也为商家提供了一个很好的窗口，起到宣传引流的作用。

了下述事实：实际上任 何区块链系统都需要**共识节点，或者称为“记账者”或“矿工”**来打包和确认交易。即使是plasma、闪 电/雷电网络等方案，也只是让参与者在特定通道上，直接或间接地交换账务信息流，最终结算或者纠纷 处理，还是得回到主链上进行共识完成流程。 30.2. 区块链的概念与原理 919 FISCO BCOS Documentation, 发布 v2.9.0 “矿工”这种存在， 证链下数据的可信性，只能保证信息一旦上链，就是全网一致且难以篡改的。而区块链跟实体经济结 合时，势必要面对“如何可信上链”这个问题。 如资产相关应用，除了进行人员管理之外，还要“四流合 一”，即“信息流、商流、物流、资金流”互相匹配和交叉印证，会使业务流程更加可信。这些“流”常常发 生在链下现实世界，要把控它们，可能会用到物联网（传感器、摄像头等）、人工智能（模式识别、联 邦学习等）、大数据分析、 如何去消化这么海量的信息，如何去探索和掌握前沿的知识，如何更好满足高速发展带来的用户需求和 新挑战，如何做出卓有成效的突破性创新，这真的是一个创新和焦虑并存的世界，让人欲罢不能。 作为从业者，必须持续进行大量阅读，在各种信息流里过滤和吸收，不断地归纳/总结/思考/开拓；每一 个需求和用户ISSUE反馈都是一个小目标，每发布一个新版本都会是下一个版本的新起点。区块链的世 界和其他技术领域没有什么不同，都必须保持敏锐和奔跑，保持好奇和谦逊，不断学习和实践，修订短

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